준비된 의사결정에 지능형 데이터 기반이 꼭 필요한 이유

여러분이 어떤 보험사의 CFO라고 가정해보세요. 이익이 어디에서 발생하는지 파악하려고 노력하고 있습니다. 어떤 보험, 상품, 또는 영업 채널에서 이익과 손실이 발생하고 있습니까? 보험금 청구가 가장 많은 분야는 어디이며, 손익에 어떤 영향을 미칩니까? 진정한 비즈니스 동력의 지표인 재무 및 운영 데이터 기반에 액세스하려면?

위의 질문에 답할 수 있습니까? 그렇다면 변화하는 시장 조건에 더 효과적으로 대응하기 위해, 정보에 근거하여 자신 있게 기술 및 인재 투자를 결정할 수 있습니다. 이는 준비된 의사결정 조직이 되는 데 꼭 필요한 조건이기도 합니다. 아직 위 질문에 답할 수 없다면, 이 글을 계속 읽어보시기 바랍니다.

데이터가 넘치는 세계에서 경쟁하기

준비된 의사결정 조직을 구현하는 과정에서 가장 중요한 부분은 데이터 활용이지만, 홀로 해내기란 쉽지 않습니다. 예컨대 데이터가 무서운 속도로 증가하고 있습니다. 2010년부터 2020년까지 생성, 캡처, 복사된 데이터의 양이 5,000% 증가했습니다. 그 속도는 더욱 빨라지고 있습니다. 2025년에는 전 세계에서 매일 483엑사바이트의 데이터가 생성될 것으로 예상됩니다. 이처럼 경이로운 데이터 볼륨과 속도는 기업에서 비즈니스 운영에 필요한 데이터를 관리하고 파악하는 것은 어렵게 만듭니다. 게다가 데이터가 넘쳐나는 가운데 빠르게 변화하는 세계에서 경쟁 우위를 확보하는 것도 쉽지 않습니다.

이 데이터 쓰나미에서 벗어나지 못하는 기업은 서서히 가라앉는 중입니다. 포춘 1000대 기업 85개사를 대상으로 한 2021년 설문조사에서 불과 24%만 지난해 자사의 비즈니스가 데이터를 기반으로 한다고 정의했습니다. 또한 모두가 탐내는 데이터 사이언티스트의 수요가 증가하고 있으나, 이직율이 눈에 띄게 높습니다. 가장 큰 불만사항은 기업에서 성공을 위한 기초를 마련하지 못했다는 점입니다. 

데이터 중심 기업이 되기 위한 토대

유감스럽게도, 단순히 솔루션을 선택하고 기존 환경에 적용하는 것으로는 이러한 결핍이 해결되지 않습니다. 데이터의 가치를 십분 활용하여 새로운 길을 모색하려는 비즈니스 리더와 재무 리더는 기초부터 다지면서 올라가야 합니다. 미래에 준비된 유능한 의사결정 조직으로 도약하기 위해서는, 데이터가 모두 기록 시스템에 연결된 상태에서 이 데이터를 수집, 보강, 변환하는 하나의 장소를 마련해야 합니다. 다시 말해 지능형 데이터 기반이 필요합니다.

광범위한 액세스가 가능한 통합형 데이터 코어는 어떤 기업에서든 재무 및 전사적 범위를 현대화하여 성공을 거두기 위한 필수 조건입니다. 예를 들어, 딜로이트는 이 지능형 데이터 기반에 ‘공통 정보 모델’(CIM)이라는 이름을 붙였습니다. 딜로이트의 관점에서 효과적인 CIM을 구축하는 일은 전사적으로 일관되게 성과를 계획, 기록, 보고 및 측정하는 것을 목표로 하는 조직의 선행 조건입니다. “올바르게 개발된 CIM은 데이터를 조사하는 일관된 방식을 제공합니다.” 딜로이트 디지털 통제 부문 수석 매니저인 Katie Glynn은 이렇게 설명합니다. “회계사가 데이터를 다룰 때, 우리는 재무 데이터를 주로 살펴봅니다. 그러나 미래의 재무 비전을 실현하기 위해 고려해야 할 경영 및 운영 데이터 구성 요소도 있습니다.”

딜로이트는 지속 가능한 재무 트랜스포메이션을 이루는 데 도움이 될 몇 가지 원칙을 제시합니다. 효과적인 CIM은 다음과 같은 조건을 충족합니다.

• 세분성. 자동화를 지원하고, 조정을 최소화하고, 인사이트를 발굴하고, 의사결정을 수행하고, 의미 있는 리포트를 생성하는 데 도움이 될 만큼 데이터가 상세해야 합니다.

• 고유성. 각 데이터 요소는 저마다 고유한 하나의 용도가 있습니다. 데이터가 희석되지 않게끔 사용 사례가 겹치거나 난립하는 것을 피해야 합니다.

• 유연성. 구조조정, 인수, 사업 변경 등 장래의 변화에 적응할 수 있는 기반을 마련해야 합니다. 보고에 주의를 기울이고 현재와 미래의 요구 사항을 충족할 수 있는지 확인합니다.

• 통합. 컴플라이언스 또는 사규 요건이 지능형 데이터 기반, 즉 CIM에 통합되게 합니다. 또한 기업 금융, 대외 보고, 현지 회계, 세무 등 FP&A 외 영역의 요구사항을 고려합니다.

• 일관성. 재무 연결회계 및 비교 분석을 촉진하기 위해 모든 지역, 부서, 자회사를 포괄하여 일관성을 확립합니다. 

• 통제. 정책 및 사규를 충실히 이행하기 위한 안전장치를 정의하고, 시간의 경과에 따른 ‘이탈’을 방지합니다. 

지능형 데이터 기반이 구축되고 재무 및 비재무 부서 전체에 채택되면, 더 풍부한 데이터 세트를 활용하여 회계 및 계획 전반에서 워크플로를 간소화하고 궁극적으로는 준비된 의사결정 조직으로 거듭날 수 있습니다.

최신 기능을 갖춘 계획 시스템 

지능형 데이터 기반은 필수 요소이지만, 홀로 작동하지 않습니다. 미래에 대비하고 계획을 수립할 때 이 기반을 활용하려면, 일련의 기능과 기술이 필요합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 인메모리 아키텍처. 많은 양의 데이터가 메모리에 저장되더라도 처리 시간이 크게 단축됩니다. 게다가 최종 재무 리포트를 얻기 위해 일괄 처리(batch) 프로세스를 실행할 필요가 없습니다.

• 실시간 데이터. 점진적으로 변화하는 환경에는 현재 상태 및 제약 조건을 정확하게 평가기 위한 실시간 데이터가 필요합니다. 그러면 정보에 기반한 의사결정 및 민첩한 진로 수정도 가능해집니다. 

• 오브젝트 데이터 모델. 데이터에서 수집된 인사이트를 최대한 활용하려면 전통적인 계정 원장 구조가 아닌 오브젝트 데이터 모델이 필요합니다. 기본 제공되는 디멘션 기능을 통해 더 충실한 분석과 다양하고 세분화된 보고 기능을 사용할 수 있습니다.

• 연결된 보안 모델. 경영, 운영, 재무 데이터에서 인사이트를 얻고 액션을 촉진하려면, 데이터를 한군데에 통합하고 각 어플리케이션에서 안전하게 액세스할 수 있게 해야 합니다. 

• 인공지능(AI)과 머신러닝(ML). 위험을 관리하고, 이상을 발견하고, 현명한 의사결정을 더욱 빠르게 내리려면, AI 및 ML을 계획 솔루션에 통합해야 합니다. 

• API 및 통합. 단일 시스템처럼 작동하는 상호 연결된 환경을 위해 데이터 소스 및 엔터프라이즈 시스템의 에코시스템을 완벽하게 통합합니다. 

비즈니스 이해와 예측

더 많은 재무 팀이 회계 및 FP&A 운영의 디지털 트랜스포메이션을 추진함에 따라, 의사결정자는 가치 있는 전사적 차원의 인사이트, 미래 중심의 계획, 애자일 의사결정과 같은 현대적인 기능이 결합된 지능형 데이터 기반을 구현하여 그 이점을 누리게 됩니다. 그중 상당수가 Workday를 선택합니다.

고객은 (재무 부서의 관할을 벗어나는 커스텀 프로그래밍은 물론) 상이한 기술과 미들웨어를 꿰맞춰 포괄적인 환경을 구축해야 했던 과거와 달리, 이제는 데이터를 수집, 보완하고 회계 정보로 변환한 다음 고급 분석 및 계획에 이 데이터를 활용하게 해주는 단일 시스템을 통해 준비된 의사결정 환경을 가동할 수 있습니다. 게다가 모두 재무 부서의 통제 범위 내에서 이루어집니다.

Workday에서 Senior Solution Marketing Manager를 맡고 있는 Stefan Ball은 Workday 고객이 실제 인력 데이터와 재무 데이터를 융합하여 재무 부서 관할의 엔터프라이즈 데이터 허브를 구축하는 방식을 소개합니다. “소스 세부내용과의 연결을 계속 유지하면서 운영 데이터에서 회계 정보를 생성할 수 있습니다. 이 모든 정보가 Workday에 이미 구현된 보안 모델에 의해 연결되고 보호됩니다.”

재무 부서는 이 통합 데이터 코어를 활용함으로써 의미 있는 연관성을 끌어내고, 여러 부서와 사업단위 간 협업을 증진하고, 끊임없이 실시간으로 적응하고 대처할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 방대한 사내외 운영 데이터를 추가함으로써 계획, 예측, 분석이 더욱 세분화되고 유연해집니다. 그리고 종합 감사 추적을 더해 완성도를 높입니다. 이를 통해 데이터를 유용한 KPI 및 메트릭으로 전환하고, 더욱 풍부한 인사이트를 끌어내고, 병렬 비교 분석을 수행할 뿐만 아니라 요인, 패턴, 상관 관계를 식별할 수 있습니다. 

이는 예측에도 도움이 됩니다. “이 체계에 머신러닝을 내장하여 비정상적인 분개를 찾아냅니다. 직원 경비의 송장 또는 경비 영수증 취합과 같은 프로세스도 자동화합니다. 분석 과정에서 고생할 필요 없이 미리 이상치를 파악함으로써 고객은 데이터의 무결성을 유지할 수 있습니다.”라고 Ball은 설명합니다.

이 엔터프라이즈 데이터 허브를 통해 온갖 종류의 운영 인사이트를 얻습니다. 다시 보험사의 예로 돌아갈까요? 앞서 여러분이 보험사의 CFO라고 가정했습니다. 통합되고 준비된 의사결정 환경을 통해 재무 팀은 수익성에 관한 거시적 요인을 파악하는 것은 물론이고 재무, 운영, 인재 데이터를 연계하여 수익 및 이익 창출의 책임이 있는 실제 담당자를 알아냅니다. 날씨 또는 지리공간 데이터뿐만 아니라 팬데믹의 영향을 받는 요인도 분석합니다. 거의 모든 관점(서비스 담당자, 사업부, 지역 등)에서 기회 파이프라인을 살펴보고, 수용력과 수요를 규명하고, 예측을 기준으로 백로그를 평가할 수 있습니다. 

미래를 위한 의사결정 촉진

오랫동안 비즈니스 성공을 영위하기 위해서는 준비된 의사결정 조직이 되어야 함을 각 조직의 리더는 잘 알고 있습니다. 다시 말해 데이터 기반 조직으로 거듭나야 합니다. 하지만 이 목표를 성취할 방법을 아는 이는 많지 않습니다.

잘 설계된 지능형 데이터 기반의 중요성을 이해하면, 향후 진로가 더 확실해집니다. 게다가 더 큰 결실을 거두게 됩니다. Ball은 이렇게 강조합니다. “모든 데이터를 한군데에 통합하는 것도 중요하지만, 최종 목표는 올바른 의사결정을 지원하는 것입니다.”